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打造数字化服务能力,中国联通如何借助云原生技术实现增长突围?

8 月 13 日,中国联通发布《2020 年半年度报告》,公司营业收入同比增长 3.8% 至 1503.97 亿元,其中,主营业务收入 1383.35 亿元,同比增长 4%,高于行业平均的 3.2%。归属于上市公司股东的净利润同比增长 10.9% 至 33.44 亿元,扣非净利润 35.41 亿元,同比增幅为 25.5%。 可以看到,随着 2G 到 4G,乃至如今 5G 技术的普及以及中国联通积极发挥资源禀赋优势,深度推进产业合作。5G+ 垂直行业应用的培育和融合创新发展的加快,中国联通在数字化转型新时代迎来了更快速的增长。 而这背后,业务量的迅猛发展与数据量的不断增长,持续挑战运营商业务支撑系统的开发运维和服务能力。一直以来,作为国内三大运营商之一的中国联通始终以新理念新模式促进信息基础设施升级,推动网络资源优化演进升级,持续提升网络竞争力。 此前,中国联通采用的是传统 IOE 架构。当面对大量集中的全国业务,系统的应用部署、硬件部署和网络部署会面临极大的挑战,传统的架构无法适应互联网的突增和突减情况。中国联通 BSS 核心系统随着用户规模增长,个性化业务复杂性日趋提升、竞争压力不断...

连载5:阿里巴巴大数据实践—阿里巴巴的数据模型实践综述

前言:-更多关于数智化转型、数据中台内容请加入阿里云数据中台交流群—数智俱乐部 和关注官方微信公总号(文末扫描二维码或点此加入) -阿里云数据中台官网 https://dp.alibaba.com/index 来源:数智化转型俱乐部 阿里巴巴集团很早就已经把大数据作为其战略目标实施,而且其各个业务也非常依赖数据支撑运营,那么阿里巴巴究竟采取何种方法构建自己的数据仓库模型呢?阿里巴巴的数据仓库模型建设经历了多个发展阶段。 1.完全应用驱动时代 第一个阶段:完全应用驱动的时代,阿里巴巴的第一代数据仓库系统构建在Oracle上,数据完全以满足报表需求为目的,将数据以与源结构相同的方式同步到Oracle(称作ODS层),数据工程师基于ODS数据进行统计,基本没有系统化的模型方法体系,完全基于对Oracle数据库特性的利用进行数据存储和加工,部分采用一些维度建模的缓慢变化维方式进行历史数据处理。这时候的数据架构只有两层,即ODS+DSS。 2.四层模型架构时代 第二个阶段:随着阿里巴巴业务的快速发展,数据量也在飞速增长,性能成为一个较大的问题,因此引入了当时MPP架构体系的Greenplum,同...

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